【TensorFlow】01 TensorFlow簡介與Python基礎
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2025-04-04
ModelArts為用戶提供了多種常見的預置引擎,但是當用戶對深度學習引擎、開發庫有特殊需求場景的時候,預置AI引擎可能不再滿足用戶需求。
ModelArts底層采用容器技術,您可以自行制作容器鏡像上傳并在ModelArts上運行。自定義鏡像支持自由文本形式的命令行參數和環境變量,靈活性高,便于支持任意計算引擎的作業啟動需求。
當前ModelArts自定義鏡像功能支持以下兩種場景:
創建訓練作業
導入模型
讓我們看看如何在ModelArts中使用自定義鏡像創建訓練作業和導入模型吧!
關聯服務介紹
使用自定義鏡像功能可能涉及以下云服務:容器鏡像服務、對象存儲服務、彈性云服務器。
容器鏡像服務:容器鏡像服務(Software Repository for Container,SWR)是一種支持鏡像全生命周期管理的服務, 提供簡單易用、安全可靠的鏡像管理功能,幫助您快速部署容器化服務。您可以通過界面、社區CLI和原生API上傳、下載和管理容器鏡像。
ModelArts訓練和導入模型使用的自定義鏡像需要從SWR服務管理列表獲取。您制作的自定義鏡像需要上傳至SWR服務。
對象存儲服務:對象存儲服務(Object Storage Service,OBS)是一個基于對象的海量存儲服務,為客戶提供海量、安全、高可靠、低成本的數據存儲能力。
在創建訓練作業和導入模型時往往存在數據交互,您需要的云上數據可以存儲至OBS服務。
彈性云服務器:彈性云服務器(Elastic Cloud Server,ECS)是由CPU、內存、操作系統、云硬盤組成的基礎的計算組件。彈性云服務器創建成功后,您就可以像使用自己的本地PC或物理服務器一樣,在云上使用彈性云服務器。
在制作自定義鏡像時,您可以在本地環境或者ECS上完成自定義鏡像制作。
在您使用自定義鏡像功能時,ModelArts可能需要訪問您的容器鏡像服務SWR、對象存儲服務OBS等依賴服務,若沒有授權,這些功能將不能正常使用。建議您使用委托授權功能,將依賴服務操作權限委托給ModelArts服務,讓ModelArts以您的身份使用依賴服務,代替您進行一些資源操作。詳細操作參見使用委托授權。
使用自定義鏡像創建訓練作業
端到端樣例可參考最佳實踐-使用自定義鏡像創建訓練作業~
1.準備工作
完成訪問授權的配置,詳細操作參見使用委托授權。
已在OBS服務中創建桶和文件夾,用于存放樣例數據集以及訓練代碼。
2.制作自定義鏡像,您可以使用ECS或者應用本地已有的主機進行自定義鏡像的制作。
在制作鏡像用時,需滿足ModelArts定義的規范。
自定義鏡像中不能包含惡意代碼。
基礎鏡像中的部分內容不能改變,包括“/bin”、“/sbin”、“/usr”、“/lib(64)”下的所有文件,“/etc”下的部分重要配置文件,以及“$HOME”下的ModelArts小工具。
不可以新增屬主為“root”且權限包含“setuid”或“setgid”位的文件。
自定義鏡像大小不能超過5GB。
日志文件輸出,為保證日志內容可以正常顯示,日志信息需要打印到標準輸出。
ModelArts還提供基礎鏡像用于自定義鏡像的制作。基礎鏡像中有一些必要的工具,幫助用戶快速實現代碼下載、訓練日志輸出、上傳日志文件至OBS等功能。
3.上傳鏡像至SWR服務。上傳鏡像的詳細操作可參考SWR用戶指南。
4.使用自定義鏡像創建訓練作業。
使用自定義鏡像導入模型
端到端示例請參考使用自定義鏡像導入模型~
1.準備工作
完成訪問授權的配置,詳細操作參見使用委托授權。
已在OBS服務中創建桶和文件夾,用于存放數據以及相關文件。
2.制作自定義鏡像
在制作鏡像用時,需滿足ModelArts定義的規范。
自定義鏡像中不能包含惡意代碼。
自定義鏡像大小不超過30GB。
鏡像對外接口
鏡像的對外服務接口需要為8080,推理接口需與config.json文件中apis定義的url一致,當鏡像啟動時可以直接訪問。
健康檢查接口
自定義鏡像需要提供健康檢查接口供ModelArts調用,在config.json文件中配置,參見模型配置文件編寫說明。
日志文件輸出
為保證日志內容可以正常顯示,日志信息需要打印到標準輸出。
鏡像啟動入口
如果需要部署批量服務,鏡像的啟動入口文件需要為“/home/run.sh”,采用CMD設置默認啟動路徑。
鏡像依賴組件
如果需要部署批量服務,鏡像內需要安裝python、jre/jdk、zip等組件包。
3.上傳鏡像至SWR服務。上傳鏡像的詳細操作可參考SWR用戶指南。
4.選擇從容器鏡像導入模型,可參考從容器鏡像中選擇元模型。
5.將模型部署為在線服務。
AI開發平臺ModelArts EI智能體 容器 鏡像服務
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